无论错误如何，R 控制台都会提供输出，但 Shiny 应用程序不会因为错误而输出。如何绕过 Shiny 应用程序中的错误？答案

【问题标题】：R console gives output regardless of error, but Shiny app does't due to error. How can I bypass the error in the Shiny app?无论错误如何，R 控制台都会提供输出，但 Shiny 应用程序不会因为错误而输出。如何绕过 Shiny 应用程序中的错误？
【发布时间】：2017-02-10 15:54:27
【问题描述】：

当我在 R 控制台中运行以下代码时，我在第 10 行收到以下错误：

"lda.default(x, grouping, ...) 中的错误：变量 5 6 在组内似乎是恒定的"

但是，其余代码仍在处理中并绘制了数据。但是，当我将此代码集成到闪亮的应用程序中时，绘图面板会显示错误消息而没有其他任何内容。

有没有办法解决这个问题？

输入：

require(MASS)
require(ggplot2)
require(scales)
require(gridExtra)

x = 'Species'
ex = iris[, x]

lda <- lda(ex ~ ., iris)

prop.lda = lda$svd^2/sum(lda$svd^2)

plda <- predict(object = lda, newdata = iris)

dataset = data.frame(colAndShape = iris[,"Species"], lda = plda$x)

p1 <- ggplot(dataset) + geom_point(aes(lda.LD1, lda.LD2, colour = colAndShape, shape = colAndShape), size = 2.5) + 
    labs(x = paste("LD1 (", percent(prop.lda[1]), ")", sep=""),
    y = paste("LD2 (", percent(prop.lda[2]), ")", sep=""))

grid.arrange(p1)

控制台输出：

> require(MASS)
> require(ggplot2)
> require(scales)
> require(gridExtra)
> 
> x = 'Species'
> 
> ex = iris[, x]
> 
> lda <- lda(ex ~ ., iris)
Error in lda.default(x, grouping, ...) : 
  variables 5 6 appear to be constant within groups
> 
> prop.lda = lda$svd^2/sum(lda$svd^2)
> 
> plda <- predict(object = lda,
+                 newdata = iris)
> 
> dataset = data.frame(colAndShape = iris[,"Species"], lda = plda$x)
> 
> p1 <- ggplot(dataset) + geom_point(aes(lda.LD1, lda.LD2, colour = colAndShape, shape = colAndShape), size = 2.5) + 
+   labs(x = paste("LD1 (", percent(prop.lda[1]), ")", sep=""),
+        y = paste("LD2 (", percent(prop.lda[2]), ")", sep=""))
>  
> grid.arrange(p1)

【问题讨论】：

标签： r shiny lda data-science linear-discriminant

【解决方案1】：

您的lda 呼叫中有错误。您没有在公式中提供变量名称，而是提供了一个因子向量。您应该使用paste 或sprintf 和as.formula 从变量构造公式。

x = 'Species'
lda <- lda(as.formula(paste(x, ".", sep = "~")), iris)

prop.lda = lda$svd^2/sum(lda$svd^2)

plda <- predict(object = lda, newdata = iris)

dataset = data.frame(colAndShape = iris[,"Species"], lda = plda$x)

p1 <- ggplot(dataset) + geom_point(aes(lda.LD1, lda.LD2, colour = colAndShape, shape = colAndShape), size = 2.5) + 
    labs(x = paste("LD1 (", percent(prop.lda[1]), ")", sep=""),
    y = paste("LD2 (", percent(prop.lda[2]), ")", sep=""))

p1  #grid.arrange(p1) isn't needed in this example.

【讨论】：

不需要ex = iris[, x]这一行
我没有删除它，因为它可能位于 OP 应用程序的下游，而不是其 MWE 的一部分。与我注释掉 grid.arrange() 部分的原因相同，因为它可能会在其他地方使用
现在我得到一个不同的错误，应用程序仍然以相同的方式运行。 “评估错误（expr，envir，enclos）：找不到对象'setosa'”
不同的错误 = 新问题。您可能需要考虑包含应用程序的完整代码。